Machine learningNetwork science

डायनामिक पेज्रैंक (Dynamic PageRank)

डायनामिक पेज्रैंक क्लासिक पेज्रैंक एल्गोरिथम को ऐसे नेटवर्क तक विस्तारित करता है जिनके किनारे समय-चिह्न (timestamps) वहन करते हैं, जिससे ऐसे महत्व स्कोर असाइन किए जाते हैं जो समय के साथ विकसित होते हैं। पुराने लिंक को कम महत्व देकर और हाल के कनेक्शनों पर जोर देकर, यह उन नोड्स की पहचान करता है जो पूरे नेटवर्क इतिहास के बजाय विशिष्ट क्षणों में प्रभावशाली होते हैं, जिससे यह वेब अभिलेखागार, उद्धरण धाराओं, सोशल मीडिया कैस्केड, और किसी भी डोमेन के लिए उपयुक्त है जहाँ लिंक की नवीनता मायने रखती है।

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स्रोत

  1. Rozenshtein, P., & Gionis, A. (2016). Temporal PageRank. In Proceedings of the European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases (ECML PKDD), Lecture Notes in Computer Science, 9853, 674–689. Springer. DOI: 10.1007/978-3-319-46227-1_42
  2. Berberich, K., Vazirgiannis, M., & Weikum, G. (2007). Time-aware authority ranking. Internet Mathematics, 3(4), 407–429. link

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ScholarGate. (2026, June 3). Dynamic PageRank (Temporal Extension of the PageRank Algorithm). ScholarGate. https://scholargate.app/hi/network-analysis/dynamic-pagerank

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इनमें संदर्भित

ScholarGateDynamic PageRank (Dynamic PageRank (Temporal Extension of the PageRank Algorithm)). 2026-06-15 को यहाँ से प्राप्त https://scholargate.app/hi/network-analysis/dynamic-pagerank · डेटासेट: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026